Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.
본 연구는 요일별 시간대별 지하철역의 이용인구를 중심으로 서울시의 역세권을 유형화한 후 이를 토대로 토지이용특성과의 연관성을 살펴보았다. 역세권 유형화를 위하여 지하철역 이용특성 자료를 이용하여 요인분석을 실시하였으며, 토지이용특성과의 연관성을 파악하기 위하여 다차원척도법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 서울시의 지하철의 역세권이 주거, 상업 및 여가, 그리고 업무중심우위으로 분류할 수 있음을 보여주고 있다. 또한 본 연구에서는 주거/상업, 주거/업무 주거/상업/업무 등의 다기능 우위를 지닌, 즉, 복합적 이용특성을 가진 다수의 지하철역도 파악되었다. 이러한 복합적 이용기능의 특성은 최근 논의되고 있는 역세권개발과 대중교통지향형 도시개발의 논의를 활성화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 기존의 역세권 유형화 연구가 대부분 도시공간구조나 토지이용특성을 가지고 계획적 측면에서 접근한 반면에, 본 연구가 지하철역의 이용패턴을 통하여 실증적으로 역세권을 유형화하고 있다는 점에서 중요한 차이가 있다.
역세권 주택공급시 현재 시행되고 있는 뉴타운 사업과 같이 동시다발적으로 구역지정되어 발생되는 도시문제를 최소화하고자, 서울시 도시내부에 분포하는 250개 역세권을 유형화하여 유형별 특성을 분석하고, 유형별로 개발시기를 비롯한 도시개발관리 기준을 수립하여 차별적 도시관리 방안을 제안하였다. 역세권 특성을 분석하기 위한 객관적 지표로서 선행연구(AHP분석)에서 제시된 주택개발잠재력 지표를 활용하여 서울시 250개 역세권에 대하여 주택개발잠재력을 평가하였으며, 도출된 주택개발잠재력 평가결과를 이용하여 역세권을 5개의 그룹으로 유형화하고, 유형별 특성을 분석하였다. 유형화 결과, 서울시 역세권은 주택개발압력과 주택개발수용력이 모두 저(低)로 나타나는 군집1과, 주택개발압력 중저(中低) 주태개발수용력 중저(中低)인 군집2, 주택개발압력 중(中) 주택개발수용력 고(高)인 군집3, 주택개발압력 고(高) 주택개발수용력 중고(中高)인 군집4, 주택개발압력 중고(中高) 주택개발수용력 저(低)인 군집5로 분류되었다. 이를 다시 역세권 특성별로 군집1은 외곽개발유보지역, 군집2는 내부개발유보지역, 군집3은 개발관리지역, 군집4는 개발촉진지역, 군집5는 개발억제지역으로 분류하고 각 유형별 지역에 대하여 개발방안을 제시하였다.
본 논문에서는 한국의 지하철역명을 위하여 음운론적 특성을 반영한 음소 기반의 음성인식 구현에 관한 방법을 제시하였다. 한국의 지하철역명의 음소 기반의 음성인식을 위하여 사용되는 최적의 유사음소 단위(PLU: Phoneme-Likely Unit)를 선정하기 위하여 네 가지의 Case 별로 PLU set과 음운 현상을 고려한 발음사전을 구성하여 인식률을 평가하였다. 적용된 유사음소 단위의 경우 초성과 종성 자음의 인식 단위 구분 및 음운 현상을 반영한 경우 트라이폰 모델에서 최적의 인식률(97.74%)을 보임을 알 수 있었다.
A numerical study has been carried out on the optimization of an air cleaning system which was installed in a heating, ventilation and air conditioning system (HVAC) system of subway station for particle removal. Required particle removal efficiencies of three different air cleaning systems were calculated from ventilation rate, and indoor/outdoor concentration of PM10. Mass balance equations of PM10 were used to solve the required particle removal efficiencies. Fibrous filter was considered as an air cleaning system. Calculations were carried out about two different places which were waiting area and platform of subway station, respectively. This study proposed optimized design and operation condition of each air cleaning system.
본 연구는 대구지하철 중앙로 역사 화재사고를 모델로 하여 FDS와 FLUENT를 이용해 화재유동 분석을 하였다. 경계조건으로는 그동안 조사된 대구지하철화재사고의 분석 자료를 이용하였다. 화재해석은 지하승강장 포함 하여 지상 대합실 까지 총 3개의 층을 FLUENT 및 FDS를 이용하여 수행하였으며, 해석 결과는 화재 온도 분포와 CO 데이터를 비교분석 하였다. 총 시뮬레이션 시간은 600s 이며 10s 마다의 결과값을 비교하였다. 이러한 분석결과는 향후 피난시뮬레이션과의 연계를 통해 지하역사 최적설계 기법연구에 기초자료가 될 것으로 생각되어진다.
교통망의 확충계획이 있거나 확충작업이 이루어지고 있는 지역에서는 그로 인한 직접적인 접근성 증가와 더불어 교통망의 개선에 따른 접근성 증가의 주변지역으로의 파급효과를 정확히 신출할 수 있다면 지역 전체의 접근성 공간구조를 파악할 수 있게 되고, 지가와 토지이용의 변화를 정확히 예측할 수 있게 되어 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다. 기존의 그래프이론에 기반을 둔 접근성 측정모형에 의해 산출되는 결정점의 접근성 증가가 주변지역으로 파급되는 효과를 정확히 산출할 수 있는 이론적 모형의 개발을 시도하였다. 특히 결정점을 중심으로 주변지역으로 거리가 멀어지면서 변화하는 지하철 접근도의 영향력을 측정하기 위한 이론적 모형을 제시하고 있다. 지하철역의 접근도가 주변지역으로 확산되는 정도는 주변지역에서 그 지하철역을 이용하는 정도와 일치한다고 보고 주변지역의 지하철역 이용밀도를 기반으로 수학적 함수식을 도출하였다. 이러한 연구는 궁극적으로는 최근 지리적 분석기법으로 각광을 받고 있는 GIS기법에 접목시켜 지표현상의 설명에 핵심이 되는 접근성의 공간적 보간에 대한 이론적 근거를 마련한다는 의미를 지닌다.
대심도 역사에서의 화재 발생시 승객의 주 대피이동로인 계단이 매우 길기 때문에 피난의 어려움이 예상된다. 이에 본 연구에서는 서울 지하철 호선별 대심도 역사 중에서 하나인 숭실대역(7호선, 47m)을 선정하여, 화재시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 열기류 및 연기의 거동을 분석하였고, 적절한 피난대책을 고찰하였다. 최근에 지하역사에서의 화재유동 시뮬레이션이 몇 몇 기관에서 수행되고 있으나, 지하의 전역사에서 화재 유동 해석은 드물게 수행되어 왔다. 특히 지하 40m가 넘는 대심도 역사에서의 유동해석은 일반 PC로는 불가능하기 때문에 이에 대한 연구가 전무하였으나, 본 연구에서는 리눅스 클러스터(Linux cluster) 장비를 이용한 병렬처리기법을 적용하여 대심도 역사에서의 화재해석을 수행하였다. 화재유동해석은 화재전용 FDS code를 이용하였으며, 난류모델은 LES 기법을 적용하였다. 화원의 규모는 10MW이고, 성장모델은 Ultrafast model를 적용하였다. 적정한 격자크기는 화원의 특성직경을 통하여 산출하였다. 본 연구에 사용된 총 격자규모는 약 10,000,000개이다. 이는 일반 PC에서는 다루기가 불가능한 격자수이므로, 병렬처리기법을 적용하여 6 cpu 리눅스 클러스터 장비로 수치해석을 수행하였다.
Ventilation equipment performs a central role to maintain comfort subway environment. So ventilation equipment of Busan subway line No.1 is required to improve thermal environment. In this study, conditions of thermal environment are presented to improve ventilation equipment at existing subway station platforms by measuring thermal environment of platforms operated ventilation equipment at 14 stations of Busan subway line No.1. AWS of data in comparison with the neighbouring platforms and thermal environment analysis. Thermal environment status of subway platform analysis results are as follows. 1)Daytime platform temperature was higher than outdoor temperature, but night time platform temperature was lower than outdoor temperature. 2)Train wind had effect on improving thermal comfort in platform. 3)When outdoor temperature is below $24^{\circ}C$, inlet air is able to lower than platform temperature. 4)Considering existing ventilation system, night purge systems is useful to improving platform thermal environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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